Hackers usan IA para robar credenciales en 6 horas

La inteligencia artificial está transformando la ciberseguridad, pero no únicamente desde el lado defensivo. Los ciberdelincuentes también están incorporando modelos de IA generativa, agentes autónomos y sistemas multiagente para acelerar sus operaciones y automatizar tareas que anteriormente requerían una importante intervención humana.

Una de las demostraciones más preocupantes de esta tendencia ha sido identificada por el Google Threat Intelligence Group (GTIG), que documentó una campaña en la que un actor de amenazas con motivación financiera utilizó un marco de ataque autónomo y multiagente para desarrollar y ejecutar una operación masiva de recopilación de credenciales en menos de seis horas.

El caso evidencia un cambio significativo en el panorama de amenazas: la IA ya no se limita a ayudar a los atacantes a escribir código o generar mensajes de phishing. Los sistemas basados en agentes pueden planificar tareas, ejecutar acciones, analizar resultados y modificar determinadas operaciones sobre la marcha, reduciendo considerablemente el tiempo necesario para realizar un ataque a gran escala.

La IA convierte los ataques en operaciones más rápidas y automatizadas

Según las observaciones de Google, diferentes grupos de amenazas están utilizando inteligencia artificial en distintas etapas de sus operaciones. Entre las actividades detectadas aparecen el reconocimiento de objetivos, desarrollo de herramientas, investigación de vulnerabilidades, ingeniería social, análisis de información robada y automatización de campañas.

John Hultquist, analista jefe del GTIG, advirtió que prácticamente todos los actores de amenazas pueden estar utilizando IA de alguna manera y que el verdadero desafío aparece cuando estas capacidades se integran dentro de sistemas autónomos.

El problema no radica únicamente en que un atacante pueda utilizar un chatbot para generar código. La evolución hacia agentes de IA capaces de ejecutar múltiples tareas permite construir cadenas de ataque mucho más rápidas y escalables.

En el caso analizado por Google, los atacantes utilizaron un chatbot de programación basado en IA, un prompt y un conjunto de instrucciones para planificar, construir y ejecutar una campaña automatizada de robo de credenciales.

La operación habría empleado manuales operativos en formato Markdown para proporcionar instrucciones a los agentes. Estos sistemas realizaron escaneos automatizados, recopilaron información y consiguieron comprometer miles de credenciales pertenecientes a terceros.

La automatización también permitió gestionar la búsqueda de vulnerabilidades, solucionar problemas durante la operación y utilizar mecanismos de rotación de direcciones IP sin una supervisión humana constante.

TeamPCP y el nuevo escenario de ataques contra la cadena de suministro

Uno de los actores señalados en este contexto es TeamPCP, también conocido como Altered Spider y UNC6780. El grupo, motivado financieramente, ha sido asociado con operaciones dirigidas contra ecosistemas de desarrollo y cadenas de suministro de software, incluyendo plataformas como PyPI, npm y Docker Hub.

Este tipo de ataques resulta especialmente preocupante porque los ciberdelincuentes pueden utilizar componentes legítimos del ecosistema de software como punto de entrada para alcanzar a numerosos desarrolladores y organizaciones.

Tras obtener acceso, los atacantes pueden desplegar herramientas destinadas al robo de credenciales y secretos. Entre las familias asociadas a estas operaciones aparecen SANDCLOCK y DUSTMAKER.

SANDCLOCK, utilizado durante marzo y abril de 2026, fue desarrollado principalmente en Python y diseñado para operar en entornos Linux e interactuar con Kubernetes. Sus capacidades incluyen el robo de credenciales en la nube, información de desarrolladores y determinados activos digitales, además de funcionalidades relacionadas con el escape de contenedores.

DUSTMAKER representa una evolución diferente. Se trata de una carga útil JavaScript multiplataforma orientada especialmente a pipelines de integración y entrega continua, conocidos como CI/CD.

Sin embargo, uno de los aspectos más relevantes de DUSTMAKER es su utilización de técnicas específicas contra herramientas de inteligencia artificial. Entre ellas se encuentra el envenenamiento de espacios de trabajo utilizados por asistentes de programación y el empleo de inyección de prompts para intentar evadir mecanismos defensivos.

Esto demuestra que la superficie de ataque ya no está limitada a servidores, aplicaciones y dispositivos tradicionales. Los propios entornos utilizados para desarrollar y operar sistemas de IA se han convertido en objetivos.

Los asistentes de programación con IA también están en el punto de mira

La adopción masiva de herramientas de programación asistida por inteligencia artificial ha acelerado el desarrollo de software, pero también ha creado nuevas oportunidades para los atacantes.

Los ciberdelincuentes están investigando asistentes de programación, herramientas de análisis de código y sistemas de seguridad basados en grandes modelos de lenguaje (LLM).

El objetivo puede ser obtener credenciales almacenadas en entornos de desarrollo, acceder a repositorios privados, manipular instrucciones utilizadas por agentes de IA o introducir código malicioso dentro de cadenas de suministro de software.

Esta tendencia plantea un nuevo desafío para las empresas: proteger únicamente las aplicaciones finales ya no es suficiente. También es necesario proteger las herramientas utilizadas para construirlas.

Los atacantes también buscan modelos y activos de IA propietarios

Google ha identificado además diferentes operaciones destinadas a apropiarse de activos relacionados con inteligencia artificial.

Entre los objetivos aparecen modelos propietarios, prompts, habilidades, código fuente e investigaciones sobre IA. Estos recursos pueden tener un enorme valor comercial y estratégico, especialmente para organizaciones que desarrollan modelos especializados o sistemas avanzados.

Algunos actores también han buscado comprometer infraestructuras cloud para instalar modelos de lenguaje de gran tamaño localmente.

Esta estrategia puede permitir que los atacantes ejecuten modelos de IA en infraestructura comprometida sin depender directamente de proveedores comerciales que cuentan con mecanismos de monitorización y controles contra el abuso.

El uso de modelos locales introduce una dificultad adicional para los defensores: cuando la ejecución se produce dentro de infraestructura controlada por un atacante, disminuye la visibilidad que pueden tener los proveedores de servicios de IA.

Los modelos de código abierto aumentan el desafío de seguridad

El crecimiento de los modelos de IA de pesos abiertos también está modificando el panorama de amenazas.

Los modelos abiertos pueden impulsar la innovación, investigación y desarrollo de nuevas aplicaciones, pero también pueden ser ejecutados localmente sin los mismos controles que ofrecen determinados servicios comerciales.

Google ha advertido que las variantes modificadas para eliminar determinadas barreras de seguridad pueden representar un riesgo adicional cuando son utilizadas con fines maliciosos.

Esto no significa que los modelos abiertos sean inherentemente peligrosos. El desafío consiste en encontrar un equilibrio entre innovación y seguridad.

Los defensores necesitan mecanismos capaces de identificar usos maliciosos sin impedir el desarrollo legítimo de tecnologías de inteligencia artificial.

Grupos de espionaje utilizan IA para mejorar sus operaciones

La utilización de IA tampoco se limita a los ciberdelincuentes motivados económicamente. Google ha observado actividades asociadas con grupos de espionaje vinculados a China, Rusia, Irán y Corea del Norte.

Entre las aplicaciones detectadas se encuentran la generación de scripts personalizados, investigación de objetivos, reconocimiento, ingeniería social, análisis de información y resolución de problemas durante operaciones de intrusión.

También se han observado intentos de utilizar IA para desarrollar marcos automatizados de pruebas de penetración capaces de analizar el estado de un objetivo, razonar sobre las acciones disponibles y ejecutar tareas dentro de entornos cambiantes.

En términos prácticos, esto acerca las operaciones de ataque a un modelo en el que el sistema puede decidir qué hacer a continuación en función de la información que recibe.

El robo de credenciales sigue siendo uno de los principales objetivos

Las credenciales continúan siendo uno de los activos más buscados por los atacantes.

El acceso a cuentas de desarrolladores, servicios cloud, repositorios de código, APIs y plataformas empresariales puede proporcionar una vía para avanzar hacia otros sistemas.

Google también ha señalado el interés de los actores de amenazas por adquirir credenciales que permitan acceder a servicios de inteligencia artificial.

Los infostealers o ladrones de información, como Lumma Stealer, Vidar y ACR Stealer, han ampliado su interés hacia configuraciones utilizadas por desarrolladores y herramientas relacionadas con IA.

Esto convierte las credenciales de IA en un nuevo activo estratégico dentro de la economía clandestina del cibercrimen.

¿Qué significa esta evolución para las empresas?

La aparición de ataques autónomos y multiagente obliga a las organizaciones a revisar sus estrategias de seguridad.

La velocidad es uno de los principales factores de riesgo. Una operación que anteriormente podía requerir horas o días de trabajo manual puede ejecutarse en mucho menos tiempo cuando determinadas tareas son automatizadas mediante agentes de inteligencia artificial.

Por ello, las empresas deberían reforzar especialmente la protección de:

• Credenciales y secretos almacenados en entornos de desarrollo.
• Claves API utilizadas por aplicaciones de IA.
• Repositorios de código y paquetes de software.
• Pipelines CI/CD.
• Infraestructuras cloud.
• Entornos Kubernetes y contenedores.
• Asistentes de programación basados en IA.
• Sistemas internos que utilizan agentes autónomos.
• Prompts, configuraciones y datos utilizados por aplicaciones de IA.
• Cuentas con privilegios elevados.

También resulta fundamental aplicar autenticación multifactor, principio de mínimo privilegio, rotación de credenciales, segmentación de redes y monitorización continua de accesos anómalos.

La ciberseguridad entra en la era de los agentes autónomos

La principal conclusión del análisis de Google es que la inteligencia artificial está dejando de ser simplemente una herramienta auxiliar para convertirse en un componente operativo de las campañas de ataque.

Los ciberdelincuentes pueden utilizar IA para investigar objetivos, generar código, analizar resultados, automatizar procesos y coordinar diferentes herramientas. La combinación de estas capacidades crea operaciones potencialmente más rápidas, persistentes y escalables.

Para los equipos de seguridad, esto significa que la defensa también debe evolucionar. La detección basada exclusivamente en indicadores conocidos puede resultar insuficiente frente a operaciones dinámicas capaces de cambiar su comportamiento.

La protección de los sistemas de IA deberá incorporar controles sobre identidades, APIs, modelos, datos, prompts, agentes y herramientas conectadas.

El escenario que se está formando es claro: la inteligencia artificial se está convirtiendo simultáneamente en una herramienta defensiva y en un multiplicador de capacidades para los atacantes.

La campaña de robo de credenciales ejecutada en menos de seis horas demuestra por qué esta evolución merece especial atención. A medida que los agentes autónomos sean capaces de coordinar más tareas con menor intervención humana, la diferencia entre un ataque tradicional y una operación automatizada de gran escala será cada vez mayor.

Para las organizaciones, anticiparse a esta transformación será esencial. Proteger la infraestructura de IA, controlar los accesos, reducir los privilegios y vigilar las cadenas de suministro de software serán elementos fundamentales para hacer frente a la próxima generación de ciberamenazas.

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